TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY,TIMESTAMP,DECIMAL,CHAR,VARCHAR,DATE。
包括ARRAY,MAP,STRUCT,UNION，这些复杂类型是由基础类型组成的。
ARRAY：ARRAY类型是由一系列相同数据类型元素组成的，这些元素可以通过下标来访问。比如有一个ARRAY类型的变量fruits，它是由[‘apple’,’orange’,’mango’]组成，那么可以通过fruits[1]来访问orange；
MAP：MAP包含key->value键值对，可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型（其中username是key，password是value），那么我们可以通过userlist[‘username’]来得到这个用户对应的password；
STRUCT：STRUCT可以包含不同数据类型的元素。这些元素可以通过点的方式来得到，比如user是一个STRUCT类型，那么可以通过user.address得到这个用户的地址。
UNION: UNIONTYPE
注：由于表格比较大，这里对一些比较长的字符串进行缩写，ts是timestamp的缩写,bl是boolean的缩写,sl是smallint的缩写,dm是decimal的缩写,vc是varchar的缩写,ba是binary的缩写。
textfile：文本文件
Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
Sequencefile：二进制文件
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据(key,value)的形式序列化到文件中。
这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。
Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。
Rcfile：
RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。
当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。需要说明的是，RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，并且拷贝到本地目录后，RCFile并不是真正直接跳过不需要的列，并跳到需要读取的列， 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的。
但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
行存储
HDFS块内行存储的例子
基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力，这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点，即同一个 HDFS块。
不过，行存储的缺点也是显而易见的，例如它不能支持快速查询处理，因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时，它不能跳过不必要的列读取；此外，由于混合着不同数据值的列，行存储不易获得一个极高的压缩比，即空间利用率不易大幅提高。
列存储
HDFS块内列存储的例子
在HDFS上按照列组存储表格的例子。在这个例子中，列A和列B存储在同一列组，而列C和列D分别存储在单独的列组。查询时列存储能够避免读不必要的列， 并且压缩一个列中的相似数据能够达到较高的压缩比。
然而，由于元组重构的较高开销，它并不能提供基于Hadoop系统的快速查询处理。列存储不能保证同一记录的所有域都存储在同一集群节点，行存储的例子中，记录的4个域存储在位于不同节点的3个HDFS块中。
因此，记录的重构将导致通过集群节点网络的大量数据传输。尽管预先分组后，多个列在一起能够减少开销，但是对于高度动态的负载模式，它并不具备很好的适应性。
RCFile存储方式
HDFS块内RCFile存储的例子
RCFile结合行存储查询的快速和列存储节省空间的特点。
首先，RCFile保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；其次，像列存储一样，RCFile能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取。
默认的文件读取方式
自定义inputformat
自定义serde
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